JBPM基础

该框架的使用需要结合hibernate

1.创建基本的数据库表
 JbpmConfiguration.getInstance().createSchema();


2.定义流程 例如
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- 定义文档 -->
<process-definition name="文档测试流程">
<!-- 文档开始 -->
<start-state name="开始">
<transition name="提交张三审批" to="张三审批">
</transition>
</start-state>
<!-- 各个流程的节点 -->
<task-node name="张三审批">
<task name="审批1">
<assignment actor-id="张三"/>
<transition name="提交李四审批" to="李四审批">
</transition>
</task>
</task-node>
<task-node name="李四审批">
<task name="审批2">
<assignment actor-id="李四"/>
<transition name="提交王五审批" to="王五审批">
</transition>
</task>
</task-node>
<task-node name="王五审批">
<task name="审批2">
<assignment actor-id="王五"/>
<transition name="提交王五审批" to="结束">
</transition>
</task>
</task-node>
<!-- 结束 -->
<end-state name="结束"></end-state>
</process-definition>


3.部署流程到数据库
//2创建processdefinition对象

ProcessDefinition processdefinition = ProcessDefinition.parseXmlResource("processdefinition.xml");

//3创建jbpmContext对象, jbpmContext类似于hibernate session的功能
JbpmContext jbpmContext = jbpmConfiguration.createJbpmContext();

try {
//4部署流程到数据库
jbpmContext.deployProcessDefinition(processdefinition);

} finally {

//5关闭context对象
jbpmContext.close();

}


4.创建公文
Session session=HibernateUtil.getSession();
Transaction tx=session.beginTransaction();
Document doc=new Document();
doc.setContent("测试文档内容");
doc.setCreator("测试文档作者");
doc.setTitle("测试文档标题");
session.save(doc);
tx.commit();
session.close();


5.最关键的步骤,创建流程实例,并且和公文绑定

  ProcessInstance processInstance = new ProcessInstance(processdefinition);
//存储流程实例processInstance
jbpmContext.save(processInstance);
doc.setProcessInstanceId(processInstance.getId());
//绑定公文到流程实例(ContextInstance 相当于变量的容器)
processInstance.getContextInstance().setVariable("document", doc.getId());


6.提交公文

    Document doc =(Document) jbpmContext.getSession().load(Document.class, 1);
//根据流程实例ID加载流程实例
ProcessInstance processInstance = jbpmContext.getProcessInstance(doc.getProcessInstanceId());
// 触发流程往下走(即到达第一个节点)
processInstance.getRootToken().signal();


7.得到公文所处在的流程节点

processInstance.getRootToken().getNode().getName()


8.得到用户的公文

  List tasks2 = jbpmContext.getTaskMgmtSession().findTaskInstances("王五");


9.流程是否结束

processInstance.hasEnded();
内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理和生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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